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SKT 데이터센터 찾아간 정부...국산 AI반도체 활용 점검

과학기술정보통신부는 인천 SK텔레콤 AI 서비스 전용 데이터센터(AIDC)와 LG AI연구원을 방문해 국산 AI 반도체 활용 현황을 점검하고 기업의 의견을 청취했다고 29일 밝혔다. 현장방문은 국산 AI반도체의 본격 양산 시점을 계기로 AI 반도체가 적용된 상용 서비스를 살펴보고, 수요자 관점에서의 경험과 평가, 현장 실무자들의 애로사항을 수렴하기 위한 취지로 진행했다. 정부가 추진 중인 'K-엔비디아 육성 프로젝트'의 산업 현장을 직접 방문하고, 국산 NPU의 적용 현황을 파악하기 위해 마련됐다. 최근 AI 산업 중심축이 대규모 학습에서 실시간 추론으로 이동하면서, 정부는 추론에 특화되고 전력 효율이 높은 NPU를 중심으로 국산 AI 반도체 생태계 구축에 나서고 있다. 지난 3월 열린 'K-엔비디아 육성 프로젝트' 민관 합동 간담회에서 정부는 국민성장펀드를 통해 AI 반도체 분야에 5년간 50조원, 올해 10조 원 규모 장기 인내 자본을 공급하고, 2030년까지 AI 반도체 글로벌 유니콘 기업 5곳을 배출한다는 목표를 발표한 바 있다. SK텔레콤 AIDC엔 한국 AI 반도체 기업 리벨리온의 데이터센터용 NPU '아톰'과 '아톰 맥스'를 탑재한 서버가 설치됐다. 현장엔 이도규 과학기술정보통신부 정보통신정책실장이 참석하고 박병관 SK텔레콤 코어플랫폼담당과 박성현 리벨리온 대표가 동행했다. 현장에서 박병관 담당은 “SK텔레콤은 아톰과 아톰 맥스 기반 서버를 에이닷 전화 통화 요약, 반려동물 영상 진단 보조 서비스인 엑스칼리버에 적용하고 있으며, 향후 아톰 맥스 기반의 상용 서비스를 지속 확대할 계획이다”고 설명했다. 특히, 에이닷 전화 통화 요약은 하루 최대 5000만건 API 호출을 처리하고 있는 만큼, 국산 AI반도체의 상업적 활용성을 증명한다고 과기정통부는 설명했다. SK텔레콤과 리벨리온은 국산 NPU 생태계 확대를 위해 기술 협력을 더욱 강화하고 있다. 지난달 양사는 글로벌 반도체 설계 기업 Arm과 3자 MOU를 체결하고 CPU와 NPU를 결합한 AI 추론 서버 공동 개발에 착수했으며, 향후 실증을 통해 SK텔레콤 자체 파운데이션 모델 'A.X K1'을 해당 서버에서 운영하는 방안도 검토 중이다. SK텔레콤은 자회사 사피온코리아와 리벨리온의 합병 과정을 거치며 리벨리온의 주요 주주로 자리매김했고, 이를 토대로 자사 데이터센터와 AI 서비스 전반에 리벨리온 NPU 적용을 확대하는 등 협력 사례를 만들어가고 있다. 양사는 NPU 적용 범위를 지속 확대하며 국산 NPU 생태계 구축에 앞장설 계획이다. SK텔레콤 관계자는 "국가 간 AI 기술 경쟁이 심화하는 가운데 한국 AI 생태계의 자립성 강화는 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소"라며 "국산 LLM이 국산 NPU를 통해 서비스되는 소버린 AI를 확대해 나갈 계획이다"고 말했다. 두번째로 방문한 LG AI연구원은 최근 스탠퍼드대 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)에서 '주목할 만 한 인공지능 모델'로 발표한 K-엑사원, 엑사원 4.0 등과 국산 AI반도체 기업인 퓨리오사AI의 레니게이드 등 AI 반도체를 결합하고 있는 현장이다. 레니게이드는 국산 AI반도체 중 최초로 고대역폭 메모리(HBM)를 활용해 양산된 제품이다. 과기정통부는 국산 대형언어모델인 엑사원과 국산 AI 반도체를 통해 한국 기술로 실현한 AI풀스택 서비스를 구축한다는 의미가 있다고 짚었다. 이도규 정보통신정책실장은 “현장 방문을 통해 우리 손으로 만든 국산 AI반도체의 실제 활용 현장을 눈으로 직접 확인하고, 현장의 솔직한 의견을 들을 수 있었다”며 “이제 본격 양산되고 있는 AI 반도체가 시장에 빠르게 도입 확산되고, 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있도록 정부가 끝까지 뒷받침 하겠다”고 밝혔다.

2026.04.29 16:36홍지후 기자

"K-AI칩, 시스템 실증 단계 진입…생태계 전반 자생력 키워야"

“이제는 칩 하나가 얼마나 잘 돌아가는지를 넘어, 실제 보드와 시스템 위에서 작동하는 서비스를 증명해야 하는 단계입니다.” 김지훈 한양대학교 융합전자공학부 교수는 최근 본지와의 인터뷰에서 국내 AI 반도체 팹리스들의 현주소를 이같이 진단했다. 하드웨어 설계 역량은 이미 글로벌 톱티어 수준에 도달했으나, 실제 시장에서 엔비디아의 대안으로 자리 잡기 위해서는 시스템 단위에서 안정성과 소프트웨어 포팅(Porting) 편의성을 입증하는 '실무적 검증'이 최우선 과제라는 설명이다. 단일 칩 설계에서 시스템 실증으로…“이제는 작동하는 서비스의 영역” 올해 국제고체회로학회(ISSCC)에서 리벨리온, 모빌린트 등 국내 AI 반도체 기업들이 보여준 성과는 단순한 학술적 발표에 머물지 않았다. ISSCC는 국제 반도체 올림픽 IEEE(전기전자공학자협회)가 주관하는 세계 최대 규모 반도체 IC(집적회로) 설계 학술대회로, 반도체 올림픽으로도 불린다. 김 교수는 ISSCC DAS(Digital Architectures & systems)분과 TPC(기술 프로그램 위원회)를 올해 2월까지 담당했다. TPC의 역할은 논문을 심사 및 선정하고, 세션을 구성한다. 김 교수는 현장 분위기에 대해 “과거가 칩 하나가 얼마나 잘 돌아가는지를 증명하는 시기였다면, 이제는 여러 개의 칩을 묶어 보드와 시스템 단위로 확장(Scale-out)했을 때 실제 서비스가 원활하게 배포될 수 있는지를 보여주는 단계로 진입했다”고 평했다. 특히 생성형 AI 시장이 급팽창하며 LLM(거대언어모델) 가속을 위한 시스템 단위의 성능 구현이 팹리스들의 핵심 과제로 부상했다. 김 교수는 “현장에서 확인된 국내 기업들의 기술적 성취는 HBM3E와 같은 최신 고대역폭 메모리 적용과 선단 공정 인터페이스 도입 측면에서 글로벌 선도 기업과 어깨를 나란히 했다”며 “다만 수요 기업 입장에서는 하드웨어 스펙보다 기존 GPU 환경에서 개발된 모델을 얼마나 적은 비용으로 NPU에 이식할 수 있는지가 관건”이라고 짚었다. 이어 “사용자의 전환 비용을 낮추고 전체 인프라 운영 비용(TCO) 절감 효과를 수치로 입증해야만 엔비디아의 독주 체제 속에서 실질적인 1차 선택지가 될 수 있다”며, 단순히 칩의 연산 속도가 빠른 것을 넘어 개발자가 엔비디아의 '쿠다(CUDA)'를 사용할 때와 유사한 편의성을 체감할 수 있는 소프트웨어 스택의 성숙도가 시장 안착의 분수령이 될 것이라고 분석했다. 쏠림 경계해야…“생태계 전반 키워야 자생력 확보” 정부가 추진하는 'K-엔비디아 프로젝트'를 통한 5대 NPU 기업 집중 지원은 초기 시장 형성을 위해 불가피한 측면이 있다. 하지만 김 교수는 특정 선도 기업에만 자금이 쏠리는 현상이 장기적으로 국내 시스템 반도체 생태계의 허리를 약화할 수 있다는 우려를 숨기지 않았다. AI 인프라는 연산을 담당하는 NPU 하나로 완성되지 않기 때문이다. 실제로 메모리 확장을 위한 CXL(파네시아), 고속 검색 및 저장 최적화를 위한 VDPU(디노티시아), 데이터 처리를 돕는 DPU(망고부스트) 등 다양한 분야의 플레이어들이 유기적으로 결합해야 강력한 시스템 경쟁력이 생긴다. 김 교수는 “삼성 파운드리 생태계의 핵심인 디자인솔루션파트너(DSP)들의 역량 강화를 포함해 특수 목적 칩을 설계하는 중소 팹리스들까지 두루 육성하는 포괄적 전략이 수반되어야 한다”고 조언했다. 그러면서 “소수 기업이 상장에 성공한 뒤 그 성과가 생태계 전반으로 낙수 효과를 일으킬 수 있도록, 설계 IP부터 패키징에 이르는 전후방 산업의 자생력을 동시에 키워야 한다”고 거듭 강조했다. 설계 기초 인프라 위기…IDEC 예산 삭감 등 '인재 양성' 빨간불 지속 가능한 성장을 위한 인적·물적 토대는 오히려 약화하고 있다고 진단했다. 김 교수가 가장 우려하는 대목은 반도체설계교육센터(IDEC)의 예산 삭감 문제다. 그는 “IDEC은 전국의 대학원생과 연구자들에게 값비싼 설계 툴(EDA)을 지원하고 시제품 제작(MPW) 기회를 제공하는 국내 팹리스 산업의 젖줄”이라며 “이러한 기초 인프라 예산의 위축은 미래 설계 인력들의 실무 경험 축소를 야기하고, 결국 중장기적인 산업 경쟁력 저하로 이어질 수밖에 없다”고 지적했다. 시제품 하나를 만드는 데 수억 원이 드는 환경에서 대학의 설계 경험이 단절되면 기업이 필요로 하는 실무형 인재 확보는 더욱 어려워질 수밖에 없다는 의견이다. 인재 양성 정책의 단절성도 시급한 해결 과제로 꼽혔다. 김 교수는 “AI 반도체 대학원 등 주요 교육 사업이 5년 단위의 단기 기금 사업으로 운영되다 보니 연구의 연속성과 전문성을 담보하기 어렵다”고 토로했다. 글로벌 빅테크 기업들이 국내 우수 인력을 파격적인 조건으로 흡수하고 있는 상황에서, 국내 팹리스 산업의 허리를 담당할 실무 인재를 꾸준히 배출하려면 기초 교육 인프라에 대한 흔들림 없는 지원 체계가 선행되어야 한다는 것이다. 김 교수는 인터뷰를 마치며 “칩 설계 역량은 이미 궤도에 올랐지만, 이를 시스템으로 구현하고 운영할 인재와 인프라가 뒷받침되지 않으면 K-AI칩의 기세는 일회성 돌풍에 그칠 수 있다”며 정책의 지속성과 생태계 전반에 대한 관심을 거듭 당부했다.

2026.04.27 15:08전화평 기자

AI 투자로 끌어올린 SKT 기업가치, 엔트로픽에 리벨리온 가세

SK텔레콤이 본업 통신에 더해 AI 기업으로 진화하면서 기업가치를 부쩍 올리고 있다. 앞서 투자한 앤트로픽 지분가치와 회사의 기술 혁신을 더해 '리벨리온' 효과가 맞물리면서 매수가 급증했고, 시가총액은 21조원을 기록했다. 앤트로픽 '미토스 쇼크'에 주가 탄력 17일 한국거래소에 따르면 SK텔레콤은 오후 3시 30분 종가 기준 주가 9만 8300원을 기록했다. 지난 15일엔 장중 10만 400원까지 오르며 52주 신고가를 기록했다. 시가총액 또한 고공행진하고 있다. 지난 9일 인적분할 이후 SK텔레콤 시총은 처음으로 20조원을 찍었고 이날엔 21조원을 넘어섰다. 주가 상승세의 주역은 글로벌 AI 파트너 앤트로픽이다. 앤트로픽이 지난 8일(한국시간) 보안 특화 신규 모델 '클로드 미토스 프리뷰'를 공개하며 전 세계에 '미토스 쇼크'를 일으키자, 앤트로픽 지분을 보유한 SK텔레콤에 매수세가 집중됐다는 분석이다. 이찬영 유진투자증권 연구원은 “신규 모델에 대한 호평이 앤트로픽의 지분가치 프리미엄을 재부각시키며 주가 랠리를 이끌고 있다”고 말했다. SK텔레콤은 2023년 엔트로픽 기업 가치가 약 50억 달러(6조500억원)일 때 1억 달러(1300억원)를 투자해 약 2% 내외의 지분을 확보했다. 최근 엔트로픽은 IPO 가능성과 추가 투자 유치로 기업 가치가 약 3500억 달러(460조원) 수준으로 거론된다. 증권가는 현재 SK텔레콤 앤트로픽 지분율은 0.4~0.7%, 지분 가치는 약 4조원으로 추산했다. 리벨리온 기업 가치 3.4조 달성...6400억 '실탄' 확보로 상장 속도 국내 AI 반도체 스타트업 리벨리온의 프리 IPO(상장 전 투자 유치) 역시 촉매제가 됐다. 리벨리온은 최근 국민성장펀드 등 정책자금 3000억원을 포함해 총 6400억원 투자 유치로 기업가치 3조 4000억원을 인정받았다. SK텔레콤은 SK하이닉스, SK스퀘어와 함께 설립한 사피온을 통해 리벨리온 지분 약 18.2%를 보유하고 있다. 지난해 사피온코리아와 리벨리온의 합병 당시 1조 4000억원이던 기업 가치가 1년 만에 2.4배 이상 뛰었다. 이와 비례해 SK텔레콤의 간접 지분 가치도 비례해서 커진 것으로 풀이된다. SK텔레콤은 리벨리온과 투자 관계를 넘어 실질적인 기술 협업도 이어가고 있다. 리벨리온 AI 반도체 '아톰'과 '아톰맥스'를 자사 AI 서비스인 '에이닷'과 '엑스칼리버' 등에 적용해 성능을 검증하고 있다. MWC2025에선 리벨리온 등과 AI 데이터센터 협력을 위한 MOU를 체결하고, ARM을 포함한 글로벌 파트너들과 AI 추론 성능 극대화 솔루션 개발에도 착수했다. 안재민 NH투자증권 연구원은 “SK텔레콤은 자체 개발 LLM과 AI 반도체, 데이터센터까지 AI 밸류체인 전반에서 영향력을 확대하고 있다”고 평가했다.

2026.04.19 08:01홍지후 기자

수천억 적자의 역설… '회계 착시' 걷어낸 K-팹리스 진짜 체력

국내 AI 반도체 스타트업들이 지난해 수백억원에서 수천억원대에 이르는 대규모 완전자본잠식을 기록했다. 그러나 이는 실제 기업의 경영 부실이 아니라, 기업가치 상승에 따라 기존 투자자들의 지분 가치가 커지면서 발생한 전형적인 '회계적 착시'로 확인됐다. 장부상 숫자를 걷어낸 이면에는 기업공개(IPO)와 글로벌 확장을 준비하기 위한 각 사의 치열한 현금 확보전이 자리하고 있다. "잘 나갈수록 커지는 빚"… RCPS 평가손실의 함정 17일 국내 인공지능(AI) 반도체 기업들의 2025년도 연결감사보고서에 따르면 리벨리온과 퓨리오사AI의 당기순손실은 각각 2344억원, 1522억원이다. 두 회사 모두 발행한 상환전환우선주(RCPS)를 국제회계기준(K-IFRS)에 따라 부채로 분류하면서 발생한 현상이다. 양사가 기록한 천문학적 순손실의 주원인은 '파생상품부채 평가손실'이다. 투자자들이 보유한 RCPS 가치를 매년 공정가치로 재평가하는데, 기업가치가 상승할수록 이 우선주의 가치(장부상 부채)가 커져 대규모 손실로 계상되는 구조다. 실제 퓨리오사AI의 부채 총계는 1조4700억원이다. 이 중 대부분이 RCPS 관련 부채다. 리벨리온 역시 7671억원 파생상품부채를 안고 있다. 이는 역설적으로 시장이 평가하는 기업 몸값이 그만큼 폭등했다는 증거이기도 하다. 리벨리온 관계자는 "현재 실제 돈을 빌린 차입금은 전혀 없다"며 "계속 투자를 유치하면서 기업가치가 오르다 보니, 장부상 RCPS 금액이 커지면서 부채가 늘어나는 회계 환경일 뿐 실제 재무건전성과는 무관하다"고 설명했다. 이어 "향후 IPO를 진행하면 보통주로 전환돼 부채가 일시 해소되는 사안"이라고 덧붙였다. 퓨리오사AI 관계자는 "회사 가치가 올라갈수록 투자자들에게 부여된 옵션 가치가 커져 회계상 부채 규모가 매우 커지는 것"이라며 "사업을 잘하고 있기 때문에 (부채 규모가) 커지는 것이고, 경제적 부채가 아니다"라고 강조했다. 해당 부채는 향후 IPO가 확정돼 우선주가 보통주로 전환되는 순간 전액 자본으로 대체되며 완전자본잠식도 일시에 해소된다. 2년치 체력 다진 리벨리온...퓨리오사AI는 '7500억원 대규모 조달' 진행 중 장부상 수치가 아닌 실제 기업 운영을 뒷받침하는 '현금 실탄' 사정에서는 기업별 차이가 드러났다. 리벨리온은 지난해 제9차 RCPS 발행 등을 통해 대규모 자금을 수혈하며 현금 및 현금성 자산과 단기금융상품을 합친 가용 유동성 3159억원을 확보했다. 연간 1200억원에 육박하는 연구개발(R&D) 비용을 지출하고도 향후 2년 이상 매출 없이 버틸 수 있는 현금 체력을 탄탄하게 다진 셈이다. 퓨리오사AI의 2025년 말 기준 회사의 총 현금은 약 530억원 수준이다. 2세대 칩 '레니게이드' 양산과 3세대 칩 개발이 맞물리며 막대한 현금이 소진된 결과로 풀이된다. 회사는 글로벌 확장을 위한 현금 체력을 대폭 늘릴 계획이다. 퓨리오사AI는 올해 상반기 완료를 목표로 7500억원 규모 대규모 펀딩을 추진 중이다. 해당 조달이 성공적으로 마무리되면 상장 전후 압도적인 현금 체력을 비축하게 된다. 반면, 동일 선상에서 경쟁하는 하이퍼엑셀과 딥엑스는 이 같은 극단적 자본잠식을 피했다. 하이퍼엑셀은 아직 국제회계기준(K-IFRS)이 아닌 일반기업회계기준(K-GAAP)을 적용해 RCPS를 부채가 아닌 정상적 '자본'으로 인식하고 있다. 딥엑스도 두 선도기업만큼 조 단위 몸값 평가에 따른 RCPS 평가손실이 누적되지 않아 완전자본잠식 상태에 이르지 않은 것으로 파악된다. 장부 밖 진짜 경쟁… '글로벌 레퍼런스'가 몸값 가른다 2025년도 감사보고서는 국내 AI 반도체 산업이 기술 실증을 지나 본격 상업화와 자생력 검증 단계로 진입했음을 시사한다. 장부상 부채가 자본으로 전환되며 재무 리스크가 해소되겠지만, 자본시장의 진짜 평가는 이제부터인 것이다. 투자 시장이 상장을 앞둔 팹리스에 던지는 핵심 질문은 재무적 생존기간을 넘어 실질적인 대규모 납품 여부이다. 정부 과제나 국내 통신사 위주 초기 매출을 벗어나, 글로벌 무대에서 혹독한 성능 검증과 양산 납품 실적을 입증해야 상장 이후 2막을 주도할 수 있다. AI 반도체 업계 관계자는 "IPO 과정에서 우선주가 보통주로 전환돼 회계적 착시가 해소되는 것은 상장을 위한 최소한의 필요조건일 뿐"이라며 "결국 K-팹리스의 진짜 몸값은 막대한 누적 투자금이 아니라, 실제 글로벌 고객사들이 지갑을 열도록 만드는 의미 있는 수주 계약으로 증명해야 할 것"이라고 말했다.

2026.04.17 16:26전화평 기자

R&D 지표 가른 양산성 확보…장부 엇갈린 K-AI 반도체

국내 인공지능(AI) 반도체 팹리스 업계의 연구개발(R&D) 지표가 양산 진입 여부를 기점으로 뚜렷하게 양분되고 있다. 차세대 칩 설계와 시제품 제작을 위해 단일 연도에 1000억원 이상의 자금을 투입하며 기술 확보에 집중한 기업이 있는 반면, 주력 제품이 양산 단계에 진입함에 따라 장부상 R&D 비용이 감소하는 회계적 현상을 보이는 기업도 나타났다. 16일 금융감독원 전자공시시스템에 공개된 주요 AI 반도체 4개사의 2025년도 연결감사보고서 분석 결과, 리벨리온과 하이퍼엑셀은 대규모 경상연구개발비를 집행하며 신규 칩 설계에 집중했다. 반면 퓨리오사AI와 딥엑스는 제품 상용화에 따라 장부상 R&D 지출이 축소되는 경향을 보였다. 업계에서는 이를 개발 동력의 약화가 아닌, 칩 개발 주기가 연구에서 제조 및 상용화 단계로 넘어가면서 관련 비용의 성격이 변한 결과로 분석한다. 차세대 칩 선단 공정 집중…리벨리온·하이퍼엑셀 R&D 지출 집중 리벨리온은 지난해 판관비 내 경상연구개발비로 1198억원을 집행했다. 이는 2024년(817억원) 대비 약 46.6% 증가한 수치로, 국내 AI반도체 스타트업 중 가장 큰 규모다. 매출액(320억원)의 3.7배(약 374%)에 달하는 자금을 R&D에 쏟아부었다. 이 같은 대규모 지출은 차세대 AI 반도체 '리벨(REBEL)' 개발에 자산이 집중된 결과다. 삼성전자 파운드리(반도체 위탁생산)의 선단 공정 IP(설계자산) 확보와 시제품 제작 비용, 글로벌 설계 인력 유지를 위한 인건비 등이 반영됐다. 영업손실 규모가 커지더라도 차세대 하드웨어 기술 격차를 확보하겠다는 전략으로 풀이된다. 하이퍼엑셀 역시 R&D 투자에 전력을 다하고 있다. 지난해 42억2000만원의 경상연구개발비를 집행했다. LLM(대규모언어모델) 특화 가속기 시장 선점을 위해 초기 칩셋 설계 인력을 확충하고, 관련 인건비 지출을 늘리며 초기 기술 확보에 자금을 투입하고 있다. 이진원 하이퍼엑셀 CTO(최고기술책임자)는 “인력을 계속해서 충원함에 따라 연구개발비도 지속적으로 늘어날 것으로 보인다”고 말했다. 양산 체제 전환 완료…퓨리오사AI·딥엑스 '비용 성격 전환' 반면 퓨리오사AI의 지난해 경상연구개발비는 362억원으로, 2024년(563억원) 대비 약 35.7% 감소했다. 장부상 수치로는 지출 규모가 상대적으로 축소된 것으로 보이나, 실제로는 2세대 제품인 '레니게이드(RNGD)'의 개발 주기가 마무리되고 본격적인 대량 양산(MP) 단계에 진입한 데 따른 변화다. 연구 단계에서 발생하던 시제품 제작 및 테스트 비용이 제품 상용화와 함께 '매출원가' 영역으로 이동하기 시작한 것이다. 퓨리오사AI는 레니게이드의 양산 안착과 동시에 곧바로 3세대 제품 개발에 착수할 계획이며, 새로운 R&D 사이클이 시작됨에 따라 향후 관련 비용은 다시 증가할 전망이다. 퓨리오사AI 관계자는 "개발이 끝나고 본격적인 양산에 들어가면서 관련 비용이 매출원가로 잡히다 보니, 작년 대비 연구개발비가 줄어든 것"이라고 설명했다. 그러면서 "올해부터는 3세대 칩과 관련해 또다시 상당한 연구개발비가 잡힐 예정"이라고 덧붙였다. 엣지 AI 분야에 주력하는 딥엑스 역시 비슷한 흐름을 보이고 있다. 딥엑스의 지난해 경상연구개발비는 82억원으로 집계됐다. 1세대 칩인 'DX-M1'의 개발이 완료돼 글로벌 유통망을 통한 공급 체제로 전환되면서, 기존 연구개발비의 상당 부분이 매출원가로 편입된 영향이 크다. 상용화가 본격화되면서 칩 제조 및 초기 공급과 관련된 비용으로 회계 처리가 전환된 것이다. 양산 단계 진입…진짜 자생력 시험대 올랐다 각 사의 장부상 R&D 지표는 엇갈렸지만, 업계가 주목하는 관전 포인트는 칩 상용화 이후 맞닥뜨릴 수익성 검증이다. 연구개발비가 매출원가로 전환된다는 것은, 팹리스가 만든 칩이 실질적인 재고와 원가 부담이라는 현실적인 재무 리스크로 돌아오기 시작했음을 의미한다. 업계에서는 실제 시장에서 이윤을 남기고 제품을 팔 수 있는 양산 효율을 증명하는 것이 시급하다는 의견이 나온다. AI 반도체 업계 관계자는 “지금까지는 시장의 기대만으로 투자를 받을 수 있었지만, 이제는 양산으로 증명해야 한다”며 “실제 칩이 양산된 뒤부터는 재고 관리, 원가 절감 등 경영 능력이 중요할 것”이라고 말했다. 그러면서 “이런 요소는 IPO(기업공개)에도 영향을 줄 것”이라고 덧붙였다.

2026.04.16 17:12전화평 기자

상용화 원년 맞은 K-AI 반도체, 지난해 매출 '껑충'

국내 AI 반도체 스타트업 기업들이 연구개발(R&D) 시기를 지나 본격적인 상용화 궤도에 안착했다. 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스, 하이퍼엑셀 등 국내 대표 AI 반도체 4개사의 지난해 매출이 전년 대비 최소 2배에서 최대 9배까지 폭발적으로 증가한 것으로 나타났기 때문이다. 업계에서는 기술 실증을 넘어 실제 산업 현장에서 가시적인 실적을 창출하기 시작한 것으로 보고 있다. 15일 금융감독원 전자공시시스템에 공개된 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스, 하이퍼엑셀 등 4개사 2025년도 감사보고서 분석 결과, 이들 모두 전년 대비 괄목할 만한 외형 성장을 기록했다. 리벨리온, 작년 매출 320억원 달성…보수적 회계 뚫고 매출 선두 IPO(기업공개) 예비 심사를 앞둔 리벨리온은 지난해 연결 기준 매출 320억원을 기록했다. 이는 2024년 103억원 대비 약 3.1배 증가한 수치로, 국내 AI반도체 업체 중 가장 높은 실적이다. 회사의 이 같은 실적은 당초 예상보다 낮은 수준이다. 리벨리온이 주주간담회에서 밝힌 지난해 예상 매출은 350억~400억원이었다. 최소치인 350억원보다도 30억원 적다. 이는 상장을 위한 지정 감사 과정에서 수익 인식 기준을 엄격하게 적용한 결과로 보인다. 보수적인 회계 처리를 통해 올해와 내년에 걸쳐 있는 매출을 2026년으로 이월하며 상장 리스크를 선제적으로 관리했다는 평가다. AI 반도체 업계 관계자는 “IPO를 앞둔 리벨리온 입장에선 보수적인 회계 처리를 하는 게 더 깔끔했을 것”이라며 “상장 리스크를 줄이는 선택”이라고 평했다. 매출 구성을 살펴보면 단일 고객인 A사와 D사에 대한 매출 의존도가 약 69%로 높게 나타났다. 감사보고서상 익명으로 기재된 해당 고객사들은 통신사 등 최종 수요처가 아닌 유통 대리점인 것으로 파악된다. 리벨리온은 주로 유통망을 통해 제품을 공급하고 있으며, 기존 2대 고객이었던 KT클라우드 비중은 25.8%에서 2.3%로 크게 감소했다. 퓨리오사AI, 2세대 양산품 4000장 선점…'속도전' 승부수 퓨리오사AI의 지난해 연결 기준 매출액은 57억4000만원으로, 2024년(29억6000만원) 대비 약 93.4% 급증했다. 전체 매출 중 AI 반도체 칩 판매를 통한 제품 매출이 35억1000만원, 기술 지원 및 솔루션 제공을 통한 서비스 매출이 22억2000만원을 기록했다. 단순 외형 성장을 넘어 퓨리오사AI가 내세우는 가장 큰 경쟁력은 차세대 칩 상용화 속도다. 퓨리오사AI는 매스 프로덕트인 레니게이드 4000장을 올해 초 수령했다. 국내 주요 NPU 팹리스들이 1세대 양산이나 2세대 시제품(샘플) 테스트 단계에 머물러 있는 반면, 가장 먼저 2세대 칩의 실질적인 양산 물량을 확보하며 시장 선점의 유리한 고지를 차지한 것이다. 퓨리오사AI 관계자는 "가장 먼저 레니게이드 MP(매스 프로덕트) 물량을 확보한 만큼, 현재 글로벌 고객사들과 실제 인프라에 칩을 적용하는 시스템 구축 작업을 활발하게 진행하고 있다"고 밝혔다. 딥엑스 1세대 양산 본격화…하이퍼엑셀 9배 폭풍 성장 엣지 AI 분야에 집중하고 있는 딥엑스 역시 지난해 약 33억2000만원의 연결 매출을 기록하며 전년(10억2000만원) 대비 3배(224%)가 넘는 뚜렷한 성장세를 보였다. 1세대 칩인 'DX-M1'의 양산이 본격화되면서 에브넷, WPG 등 글로벌 IT 유통망을 통한 초기 물량 공급이 실적에 반영되기 시작한 결과다. 김녹원 딥엑스 대표는 최근 기자간담회에서 “글로벌 유통망 확보와 바이두를 비롯한 핵심 파트너십을 기반으로, 올해 제품 매출 2500만 달러를 포함해 총 4000만 달러 규모의 매출 달성을 목표로 하고 있다”며 “글로벌 시장에서 확보한 실질적인 구매주문(PO) 성과를 바탕으로 본격적인 IPO 절차를 추진해 나갈 계획”이라고 말했다. 설립 초기 단계인 하이퍼엑셀의 성장세도 매섭다. 하이퍼엑셀의 2025년 매출액은 약 22억4000만원으로, 전년(약 2억4000만원) 대비 835% 급증했다. 이러한 퀀텀점프는 LLM(거대언어모델) 구동에 특화된 가속기라는 명확한 타깃 설정이 주효했던 것으로 분석된다. 생성형 AI 시장 개화 초기에 신속하게 맞춤형 칩셋 모델을 선보이며 시장 수요를 선점한 결과, 신생 팹리스임에도 불구하고 빠르게 수십억원대 매출 구간에 진입했다는 평가다. 김지훈 한양대학교 융합전자공학부 교수는 "국내 주요 AI 반도체 기업들이 이제는 단순한 칩이나 보드 수준의 개발을 넘어, 실제 시스템을 어떻게 구축하고 고객에게 '진짜 서비스'를 제공할 수 있느냐를 고민하는 단계로 넘어갔다"고 진단했다. 이어 "이를 위해 기업들은 하드웨어 설계 인력 못지않게 소프트웨어 스택을 최적화하고 서비스를 운영할 수 있는 인력을 대거 보강하며 체질 개선에 나서고 있다"며, 초기 시장 검증을 마친 팹리스들이 진정한 글로벌 플레이어로 도약하기 위해서는 소프트웨어 생태계 구축이 필수적임을 강조했다.

2026.04.16 09:03전화평 기자

메모리 품귀 '장기화' 진입… 韓 팹리스 수급난 고조

글로벌 메모리 반도체 공급 부족으로 국내 인공지능(AI) 반도체 등 팹리스(설계 전문) 업계 전반에 메모리 수급 차질이 우려되고 있다. 메모리 제조사들이 생산라인을 선단 공정에 집중하면서 고대역폭메모리(HBM)는 물론 범용 D램 제품군 전반에서 품귀 현상이 발생함에 따라, 칩 구동에 필수인 메모리 부품 확보가 최우선 과제로 부상했다. 11일 반도체 업계에 따르면 국내 팹리스 업체들의 메모리 반도체 확보 물량이 양산 이력 등에 따라 양극화된 것으로 파악됐다. 국내 주요 팹리스 업체인 리벨리온과 퓨리오사AI, 모빌린트, 딥엑스, 하이퍼엑셀 등은 올해 메모리 보릿고개 현상을 예상하고 지난해부터 물량 선제 확보에 주력한 것으로 알려졌다. 하지만, 이들보다 규모가 작거나 양산 이력이 적은 업체는 메모리 수급난에 따른 사업 차질 가능성을 배제하기 어려운 상황인 것으로 전해진다. 양산이력 따라 수급량 차이… "빅테크 경쟁 심화" 반도체 공급망에서는 팹리스 업체 규모와 실질적 양산 이력에 따라 메모리 수급 상황이 명확하게 갈린다. 파운드리와 메모리 제조사들은 한정된 생산라인 내에서 대규모로 양산하며 꾸준히 전망치를 제공해 온 대형 고객사 위주로 물량을 배정하는 경향이 강하다. 연간 대규모 양산 이력이 있는 중견 팹리스나 상용화 단계에 진입한 국내 신경망처리장치(NPU) 업체들은 수급을 이어가고 있다. 반면, 상대적으로 양산 이력이 적거나 본격 상용화를 준비하는 신규 업체들은 메모리 벤더 우선순위에서 밀려나고 있다. 아울러 국내 팹리스 업체들은 한정된 메모리 물량을 두고 자금력이 풍부한 글로벌 빅테크 기업과 직접 경쟁해야 하는 상황이다. AI 반도체 업계 관계자는 "국내 AI 반도체 스타트업들은 메모리 수급을 위해 빅테크와 경쟁해야 하다보니 수급이 쉽지만은 않다"며 "갈수록 메모리 벤더와 맺는 파트너십이 중요할 것으로 보인다"고 말했다. 레거시 단종·빅테크 수요 쏠림… 수급난 '장기화' 진입 업계에서는 물량 선제 확보가 단기 대응책에 그치고, 메모리 공급난이 점차 장기화 국면으로 접어들었다고 분석한다. LPDDR4와 DDR4 등 레거시 모델 단종이 임박했다는 관측도 나온다. 구형 메모리 단종에 따라 수요가 LPDDR5와 DDR5 규격으로 급격히 쏠릴 것으로 예상되지만, 메모리 제조사들의 신규 규격 라인 증설 속도는 이러한 수요 전환을 즉시 따라가기 어려운 구조다. 팹리스 업체도 가격이 급등한 DDR4 대신 고객사 요구에 맞춰 DDR5 호환 규격으로 설계를 전환하고 있어 수요 쏠림이 가중되고 있다. 글로벌 리딩 기업의 시스템 설계 변화도 장기 수급 불안을 부추기는 요소다. 업계에서는 엔비디아 등이 전력 소비량 감축을 위해 향후 HBM 대신 LPDDR 채택을 확대할 것이라는 관측이 제기된다. 이 경우 모바일 및 엣지 디바이스용으로 주로 쓰이던 LPDDR 물량 상당수가 빅테크의 AI 가속기용으로 흡수되면서, 팹리스 업계의 메모리 확보 어려움은 갈수록 커질 수 있다. 장기화 조짐을 보이는 공급난은 팹리스 생태계 전반에 연쇄 영향을 미치고 있다. 국내에서 원활하게 메모리 물량을 확보하지 못한 일부 팹리스는 대만 난야 등 해외 반도체 기업을 찾아가 물량 확보를 시도한 것으로 파악된다. 부족한 수급량은 팹리스 업계 생산 차질로 직결된다. 칩 생산량을 탄력적으로 늘리지 못하는 업체들은 기존 고객사에 약속한 샘플 물량 공급에만 집중하고, 추가 물량 요청이나 신규 공급에는 대응하지 못하는 것이다. 한 반도체 업계 관계자는 "현재 메모리 수급난은 장기화될 가능성이 크다"며 "당장은 어떻게 버틴다 해도, 양산을 본격 시작하면 국내 팹리스들의 상황이 악화될 가능성이 크다"고 내다봤다.

2026.04.11 10:05전화평 기자

SKT, CPU에 NPU 더해 AI 추론 서버 성능 검증

ARM의 AGI CPU와 리벨리온의 리벨카드로 AI 추론 성능을 높이는 솔루션을 개발하고 이를 SK텔레콤 AI 데이터센터에서 실증한다. SK텔레콤이 지난 9일 ARM, 리벨리온과 차세대 AI 인프라 혁신을 위한 전략적 업무협약을 체결했다. AI 산업이 AI 모델을 만드는 '학습'에서 실제 서비스를 제공하는 '추론'으로 패러다임 변화가 이뤄지면서 AI 인프라의 핵심과제도 학습을 위한 막대한 연산 능력보다는 얼마나 적은 전력으로 얼마나 빠르고 저렴하게 AI 서비스를 제공할 수 있느냐로 변하고 있다. 특히 추론은 365일 쉬지 않고 작동해야 되기 때문에 전력 효율이 곧 비용 경쟁력과 직결된다. AI 추론은 학습과 달리 상대적으로 가벼운 연산을 빠르고 반복적으로 처리하는 작업이다. GPU는 이런 추론 작업에도 사용할 수 있지만, 마치 대형 트럭으로 택배를 배달하는 것처럼 과도한 전력을 소모하고 비용이 높다. 이에 업계에서는 추론에 특화된 전용 칩, 즉 NPU가 대안으로 부상하고 있다. NPU에 CPU를 결합하는 이유도 명확하다. 실제 AI 서비스 운영에서는 AI 연산 외에도 데이터 입출력, 네트워크 통신, 메모리 관리, 작업 스케줄링 등 다양한 범용 처리가 동시에 필요하다. CPU가 시스템의 '관제탑' 역할을 하며 데이터 흐름과 시스템 운영을 총괄하고, NPU가 AI 추론 연산을 전담하는 이종 컴퓨팅 구조는 시스템의 성능과 효율을 높일 수 있다. 'Arm AGI CPU'는 ARM이 35년 역사상 처음으로 직접 생산에 나선 데이터센터용 프로세서로, AI 추론 서비스에 최적화된 것이 특징이다. 리벨리온의 리벨카드도 대규모 AI 추론에 특화된 NPU다. 두 칩을 한 서버 안에 탑재해 CPU가 데이터 처리와 시스템 운영 등 범용 연산을 담당하고, NPU가 AI 추론 연산을 전담하면 전력 효율을 높이고 운영 비용을 줄일 수 있다. SK텔레콤은 이러한 방식이 대규모 AI 서비스를 운영하는 데이터센터에서 효율적인 서버 아키텍처라고 설명했다. ARM과 리벨리온은 이미 지난 3월 진행된 'Arm 에브리웨어' 행사에서 각 사의 칩을 결합하여 오픈 AI의 언어모델인 GPT OSS 120B 기반의 에이전틱 AI 서비스를 실시간으로 시연하며, 대규모 데이터센터에서의 상용화 가능성을 보여줬다. SK텔레콤은 AI DC에서 CPU와 NPU를 결합한 AI 추론 컴퓨팅의 성능을 검증하고, 특히 독자 개발한 AI 파운데이션 모델 에이닷엑스 케이원(A.X K1)을 운영하는 방안도 검토하고 있다. 이재신 SK텔레콤 AI 사업개발 담당은 “추론에 최적화된 인프라와 독자 파운데이션 모델 A.X K1을 결합한 풀 패키지를 제공함으로써 AI 데이터센터 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다”고 말했다. 에디 라미레즈 ARM 클라우드 AI 사업부 GTM 부사장은 “AI 추론의 급속한 성장은 대규모 배포에 최적화된 새로운 데이터센터 인프라 수요를 촉진하고 있다”며, “SK텔레콤, 리벨리온과 같은 파트너는 Arm AGI CPU를 구축하고 AI 추론 인프라를 현대화하는 데 있어 중요한 역할을 하고 있다”고 전했다. 리벨리온의 오진욱 CTO는 “리벨리온은 압도적인 성능과 전력 효율을 갖춘 '리벨카드'와 풀스택 소프트웨어 경쟁력을 바탕으로 차세대 AI 데이터센터를 지탱하는 핵심 축을 담당하게 됐다”며, “AI 특화 인프라 구축을 위해 각 분야 전문가들이 원팀으로 뭉친 이번 협력은 업계에서도 매우 유의미한 선례가 될 것으로 기대한다”고 강조했다.

2026.04.11 03:42박수형 기자

가비아, 국산 NPU 탑재 클라우드 서비스 출시…AI 추론 시장 승부수

가비아가 국산 인공지능(AI) 반도체 기반 클라우드 서비스를 출시하며 AI 인프라 사업 다각화를 추진한다. 그래픽처리장치(GPU) 중심 구조에서 벗어나 비용 효율성과 공급 안정성을 확보한다는 전략이다. 가비아는 리벨리온의 신경망처리장치(NPU) '아톰-맥스'를 탑재한 클라우드 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시했다고 9일 밝혔다. 최근 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 실시간 추론 인프라 수요가 급증하는 가운데, GPU 수급 불안과 비용 부담이 주요 과제로 떠오르고 있다. 가비아는 NPU 기반 클라우드 서비스를 통해 이러한 문제를 해결하고 AI 서비스 환경 효율성을 높인다는 목표다. NPUaaS는 NPU 인프라를 클라우드 형태로 구독해 사용하는 서비스다. 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용하는 추론 작업에 특화된 NPU는 GPU 대비 전력 소모가 적고 비용 효율성이 높아 대안으로 주목받고 있다. 가비아 NPUaaS는 인스턴스(VM) 기반으로 제공되며 운영체제(OS) 커널 수준의 세밀한 환경 설정과 커스터마이징을 지원한다. 기업은 AI 워크로드 특성에 맞는 정밀한 인프라 구성을 구현하고 서비스 목적에 따라 유연하게 확장할 수 있다. 아톰-맥스는 1장 기준 128 테라플롭스(FP16)의 연산 성능과 64GB NPU 메모리, 16 v코어 CPU, 256GB 시스템 메모리를 제공한다. 대규모언어모델(LLM), 비전 AI, 멀티모달 AI, 피지컬 AI 등 다양한 워크로드를 지원하며 도입 규모에 따라 다중 구성도 가능하다. 가비아는 NPUaaS와 함께 AI 추론 프레임워크 최적화 컨설팅도 제공한다. 소프트웨어 개발 키트(SDK) 기반 환경 설정부터 성능 최적화까지 전문 인력이 지원한다. 또 파이토치와 텐서플로우 기반 환경은 물론 허깅페이스 허브 모델 연동도 돕는다. vLLM, 트라이톤 추론 서버, 토치서브 등 서빙 도구 활용도 제공한다. 또 고객사 워크로드에 맞춘 맞춤형 기술 지원도 병행한다. 라마 3, 젬마 등 오픈소스 LLM이 아톰-맥스 환경에서 최적의 성능을 낼 수 있도록 프로파일링과 커널 최적화, 파라미터 튜닝을 지원한다. 가비아는 이번 서비스를 통해 금융·의료·공공 등 보안과 성능 요구가 높은 산업을 중심으로 AI 인프라 시장 공략을 확대할 계획이다. 정대원 가비아 상무는 "AI 서비스의 경쟁력은 모델 성능만큼이나 추론 환경의 효율성에 달려 있다"며 "NPUaaS와 전문 컨설팅을 결합해 기업이 인프라 부담 없이 AI 비즈니스에 집중할 수 있는 환경을 만들겠다"고 말했다.

2026.04.09 10:55한정호 기자

에이디테크놀로지, 2029년 매출 1.1조원 정조준…"마벨·브로드컴 모델로 진화"

"수동적으로 고객 설계를 기다리던 과거의 디자인 서비스(DSP)에서 벗어나, 마벨이나 브로드컴처럼 특정 애플리케이션에 맞는 독자 IP와 아키텍처를 시장에 먼저 제안하고 기술을 리딩하는 기업으로 거듭나겠습니다." 박준규 에이디테크놀로지 대표는 7일 성남 판교 기회발전소에서 열린 기자간담회에서 회사의 미래 비전에 대해 이같이 밝혔다. 단순 반도체 설계 지원을 넘어 커스텀 CPU(중앙처리장치)를 기반으로 한 시스템 설계역량을 앞세워 시장을 선도하는 기업 형태로 사업구조를 바꾸겠다는 계획이다. 오는 2029년 매출 목표는 1조1000억원이다. 지난해 매출(1645억원)의 6.7배다. 비즈니스 모델 전환 적중… 지난해 흑자 전환 달성 에이디테크놀로지는 고부가가치 및 양산 과제 중심으로 사업구조를 재편하며 지난해 흑자 전환했다. 지난해 영업이익은 28억5000만원이다. 매출은 1645억원으로 전년비 54.4% 성장했다. 당기순이익은 34억3000만원을 달성하며 2년 연속 적자에서 벗어났다. 매출총이익률(GPM)은 전년비 8.2%포인트(p) 상승했다. 이는 기술 진입장벽이 높은 선단공정 중심 수주와 함께, 초기 기획부터 최종 양산까지 전 과정을 아우르는 턴키(Turn-key) 솔루션 비중을 확대한 결과다. 개발로만 끝나는 단발성 과제를 지양하고 장기 수익 창출이 가능한 턴키 프로젝트 비중을 끌어올린 점이 이익 창출 기반이 됐다. 회사는 이미 확보한 수주를 바탕으로 올해 3000억원, 2027년 4000억원 등 연 매출을 기록할 것으로 전망했다. 2나노 차세대 플랫폼 'ADP 620', 미국 '케니'와 선행 협력 매출 1조원 고지를 밟기 위한 핵심 무기는 삼성전자 2nm(나노미터, 10억분의 1m) 선단 공정 기반의 차세대 커스텀 CPU 플랫폼 'ADP 620'이다. 이 플랫폼은 엔비디아 등이 장악한 거대 클라우드 시장 대신, 전력 효율과 맞춤형 설계가 필수인 엣지 인프라와 소버린 AI 시장을 정조준한다. ADP 620은 ARM의 '네오버스(Neoverse) V3' 아키텍처를 탑재한다. 2.5D 패키징 기술을 활용해 AI 가속기 등을 칩렛 형태로 결합할 수 있는 구조다. 회사는 이전 세대 플랫폼을 통해 쌓은 860건 설계 경험과 170건 이상 선단공정 협력 레퍼런스를 바탕으로 독보적 플랫폼을 구축했다. 플랫폼 양산을 위한 첫 대형 프로젝트 파트너로 북미 AI 통신망 특화 팹리스 케니가 낙점됐다. 에이디테크놀로지의 커스텀 CPU와 케니의 네트워크 제어 유닛, AI 가속기를 하나의 칩렛으로 통합해 기지국 트래픽 관리와 AI 연산을 동시 처리하는 설계다. 이를 통해 에너지 효율을 기존 대비 15배가량 높일 수 있으며, 내년 2분기 테이프아웃(설계완료)을 목표로 속도를 내고 있다. 당초 ADP 620 파트너로 언급됐던 리벨리온의 NPU 우선 적용은 다소 밀렸다. 리벨리온이 기존에 개발한 가속기 칩 양산과 상장 준비 등 당면 과제에 역량을 집중하고 있기 때문이다. 대신 에이디테크놀로지는 리벨리온과 현재 세대 이후 대규모 모델을 다루는 다음 세대 가속기 적용을 놓고 기술을 검토하고 있다. 박 대표는 "작년 2025년은 그간 치열하게 다진 기술적 기틀이 대형 프로젝트 성과로 연결되며 설계 전문성을 입증한 변곡점이었다"며 "단순 디자인 설계를 넘어 최적 아키텍처를 선제 제안하는 주도적 파트너로서, 글로벌 시장 내 대체 불가능한 설계 자산으로 독보적 위상을 선점하겠다"고 강조했다.

2026.04.07 15:25전화평 기자

[유미's 픽] "GPU 넘는다"…삼성·LG·롯데·포스코 가세로 국산 NPU 확산 본격화

국산 신경망처리장치(NPU)를 중심으로 한 국내 인공지능(AI) 산업 재편이 본격화되고 있다. 정부가 50조원 규모의 'K-엔비디아' 육성 프로젝트를 추진하며 정책 드라이브를 강화하는 가운데 민간 기업들도 공공·제조·클라우드·서비스 등 각 영역에서 NPU 도입과 사업화를 서두르는 모습이다. 3일 업계에 따르면 최근 국내 주요 IT·산업 기업들은 그래픽처리장치(GPU) 중심 AI 인프라에서 벗어나 NPU를 기반으로 한 구조 전환을 추진하며 비용 효율과 전력 절감, 데이터 주권 확보를 동시에 노리고 있다. 기술 검증 단계를 넘어 실제 서비스와 인프라로 확산되고 있는 상황을 고려한 것으로, AI 서비스 확산에 따라 추론 수요가 급증하면서 전력 소비와 운영 비용 부담이 커진 점도 한 몫 했다. 정부도 이 같은 변화에 맞춰 정책 지원을 강화하고 있다. 실제 과학기술정보통신부와 금융위원회는 지난달 민관 합동 간담회를 통해 AI 반도체 시장이 범용 GPU 중심에서 저전력·고효율 중심 구조로 전환되고 있다고 진단하고 국산 NPU 산업 육성에 정책 역량을 집중하겠다고 밝혔다. 국민성장펀드를 통해 향후 5년간 50조원을 투입하는 'K-엔비디아' 프로젝트도 추진 중이다. 이에 따라 클라우드 인프라 영역에서도 국산 NPU 적용이 구체화되고 있다. 삼성SDS가 국산 NPU 기반 '서비스형 NPU(NPUaaS)'를 오는 7월 출시하는 것이 대표적 사례다. 삼성SDS는 기존 '서비스형 GPU(GPUaaS)' 중심 구조에서 벗어나 NPU를 포함한 하이브리드 인프라를 구축함으로써 기업들이 AI 워크로드 특성에 따라 연산 자원을 선택할 수 있도록 하겠다는 전략을 내세웠다. 클라우드에서 구독형으로 NPU를 제공함으로써 초기 투자 부담을 낮추고 도입 장벽을 줄인 점도 특징이다. NPU 도입은 공공과 산업 현장을 중심으로도 확대되는 흐름을 보이고 있다. 비용과 전력 효율이 중요한 공공 인프라를 중심으로 적용 검토가 이뤄지면서 초기 수요도 형성되는 분위기다. 특히 공공 및 유통 인프라 분야에서는 비용 경쟁력 확보를 중심으로 NPU 도입이 이뤄지고 있다. 롯데이노베이트는 딥엑스와 협력해 지능형 CCTV와 ITS에 NPU를 적용하며 GPU 대비 총소유비용(TCO) 절감을 추진 중이다. 업계에선 정책 인센티브가 구체화되기 전부터 국산 반도체 적용을 검토하는 등 선제 대응 성격이 강한 사례라고 봤다. 제조 분야에서는 포스코DX가 모빌린트 NPU를 산업용 제어 시스템에 탑재해 설비 단계에서 실시간 AI 분석과 제어가 가능한 구조를 구축하고 있다. 이는 클라우드 중심 AI에서 벗어나 현장 중심의 엣지 AI로 전환하는 흐름을 반영한 것으로, 보안성과 즉시성을 동시에 확보하려는 전략으로 풀이된다. 클라우드와 플랫폼 영역에서도 대응이 이어지고 있다. LG CNS는 NPU 기반 AI 인프라 구축을 확대하고 있으며, LG유플러스는 NPU와 대규모 언어모델(LLM), 인프라를 결합한 'AI 어플라이언스'를 통해 공공·금융 등 폐쇄망 시장을 겨냥하고 있다. 클라우드 의존 없이 자체 환경에서 AI를 구동할 수 있도록 한 점이 특징이다. AI 모델 영역에서는 LG AI연구원과 업스테이지가 중심 역할을 하고 있다. LG AI연구원은 '엑사원(EXAONE)'을 기반으로 국산 NPU와의 최적화를 추진하며 추론 중심 AI 환경에 대응하고 있으며, 업스테이지 역시 퓨리오사AI와 협력해 NPU 기반 생성형 AI 서비스 상용화를 추진 중이다. 이는 모델 단계에서도 GPU 의존도를 낮추려는 시도로 해석된다. 기업용 소프트웨어 분야에서도 변화가 나타나고 있다. 더존비즈온은 퓨리오사AI와 협력해 전사적자원관리(ERP) 등 핵심 업무 시스템에 NPU 기반 AI를 적용하며 공공·금융 시장 확대를 추진하고 있다. 기존 분석 중심 AI에서 벗어나 실제 업무 프로세스에 AI를 접목하려는 움직임이다. 유통 및 시스템통합(SI) 영역에서는 코오롱베니트가 리벨리온과 협력해 NPU 기반 'AI 엑셀러레이션 서비스'를 추진하며 기업 고객 접점을 확대하고 있다. 반도체 기술을 실제 비즈니스 환경에 적용하는 역할로, 시장 확산을 위한 유통 채널로 기능하고 있다. 클라우드 사업자들의 선행 움직임도 영향을 미쳤다. 네이버클라우드는 'AI반도체 팜' 사업을 통해 국산 NPU의 성능과 안정성을 산업 현장에서 검증하며 상용화 기반을 마련했다. 이후 기업들의 사업화 움직임도 이어지고 있다. 업계에선 현재 국산 NPU 사업을 두고 기술 검증 단계를 넘어 상용화 초기 단계로 보고 있다. 동시에 벤더 간 경쟁도 본격화되면서 기업들은 국산 NPU 도입을 전제로 협력 구조도 구축하는 모습이다. 업계 관계자는 "지금은 NPU 도입 여부를 논의하는 단계가 아니라 어떤 기술을 선택할지 경쟁이 시작된 단계"라며 "정부 정책과 민간 인프라가 맞물리면서 AI 반도체 생태계가 빠르게 확산될 것으로 기대된다"고 말했다.

2026.04.03 08:48장유미 기자

리벨리온, 6400억 투자 유치...기업가치 3.4조

국내 AI 반도체 스타트업 리벨리온이 국민성장펀드 1호로 선정되면서 6400억원 규모의 프리IPO 라운드 투자를 유치했다고 31일 밝혔다. 이번 투자로 리벨리온은 3조4000억원의 기업가치를 달성했다. 이번 프리IPO 라운드는 정부 주도의 정책자금과 미래에셋그룹이 리드한 민간 자본이 결집된 '민관 합동 투자'의 결과다. 정책자금의 경우 국민성장펀드에서 2500억원, 산업은행이 500억원을 각각 투자해 총 3000억원의 재원을 조성했다. 특히 미래에셋그룹은 그룹 차원에서 앵커 투자자로 나서며, 3000억원의 투자를 리드했다. 이러한 시장의 신뢰를 바탕으로 기존 투자자들도 신주인수권을 행사하며 총 6400억원 규모로 이번 투자가 마무리될 예정이다. 이번 투자는 정부가 대한민국 AI 3대 강국 달성을 목표로 추진 중인 '국민성장펀드 1차 메가프로젝트'의 핵심 과제인 'K-엔비디아 육성 프로젝트'의 실질적인 첫 행보다. 정부는 AI 반도체 분야에 필요한 다양한 투자와 지원을 바탕으로 기존 GPU의 전력·비용 한계를 극복할 국산 NPU 생태계를 구축할 계획이다. 그 일환으로 5년간 150조원 규모의 국민성장펀드 중 15조원을 혁신 기업에 대한 지분 투자 방식으로 집행, 리벨리온이 그 첫 사례로 이름을 올리며 국산 NPU 생태계 전반을 견인할 대표주자로 나서게 됐다. 회사는 이번 자금 조달을 바탕으로 인재 채용에 박차를 가할 계획이다. 현재 리벨리온은 300여명의 인력 규모를 갖추고 있다. 박성현 리벨리온 대표는 “지난 5년간 국내 반도체 생태계와 정부의 전폭적인 지지가 있었기에 리벨리온이 여기까지 성장할 수 있었다"며 "AI 추론 시장이 개화하는 '골든타임'을 놓치지 않기 위해 국가와 민간의 모험자본이 적시에 힘을 모아주신 것은 대한민국 반도체 생태계의 역사에 있어 상징적인, 매우 가슴 뛰는 순간”이라고 말했다. 그러면서 “이제는 경쟁력 있는 인재들과 함께 지금보다 2배 이상으로 팀을 키워 한층 더 높은 수준의 인재밀도를 갖추고, 글로벌 AI 인프라 시장의 중심에서 한국 AI 및 반도체 생태계와 함께 그 경쟁력을 직접 증명해보일 것”이라고 강조했다.

2026.03.31 09:25전화평 기자

리벨리온, 차세대 AI칩 '리벨 100'으로 명칭 변경...왜?

국내 대표 AI 반도체 스타트업 리벨리온이 자사의 차세대 신경망처리장치(NPU) 명칭을 기존 '리벨 쿼드(REBEL-Quad)'에서 '리벨 100(REBEL 100)'으로 공식 변경하기로 했다. 칩 이름 하나로 전체 제품 라인업을 부르던 기존 방식에서 벗어나, 고객 편의성을 극대화하기 위한 직관적인 네이밍 개편이다. 30일 반도체 업계에 따르면 리벨리온은 올해 하반기 양산을 시작하는 차세대 칩을 '리벨 100'으로 명칭을 바꿨다. 이러한 명칭 개편의 배경에는 1세대 칩인 '아톰(ATOM)' 출시 당시의 경험이 있다. 전세대 칩인 아톰은 개별 칩과 카드, 서버 등 여러 제품을 하나의 이름으로 묶어 불렀다. 그러다 보니 고객 입장에서 헷갈린다는 피드백이 이어진 것이다. 이에 따라 칩 자체는 '리벨 100'으로 부르며, 이를 탑재한 카드는 '리벨 카드', 서버는 '리벨 서버'로 직관적인 세분화를 단행했다. 신제품 실물이 본격적으로 고객에게 가기 전에 선제적으로 이름 체계를 확립하려는 목적으로 풀이된다. 리벨리온 관계자는 이에 대해 “명칭을 변경하는 것은 맞다”며 “31일 홈페이지에 새로운 명칭이 업데이트될 예정”이라고 말했다. 엔비디아 'H200' 넘었다…실전 연산 성능 우위·3GB 더 큰 메모리 확보 새로운 이름을 단 '리벨 100'은 최근 내부 벤치마크 테스트 결과, 시장의 기준점인 엔비디아의 최신 AI 칩 'H200'과 대등하거나 이를 소폭 상회하는 성능을 기록했다. 세부 성능 비교 지표를 살펴보면 그 차이가 더욱 명확히 드러난다. 세계 최고 권위 반도체 설계 학회인 ISSCC 2026 발표 자료에 따르면 리벨 100의 FP16(16비트 부동소수점) 연산 성능은 1 페타플롭스(PFLOPS)로 H200(0.99 PFLOPS)과 대등한 수준을 기록했다. 나아가 최근 리벨리온 내부에서 대형언어모델(LLM)을 구동해 진행한 실제 추론 벤치마크 테스트에서는 리벨 100이 H200을 핵심 연산 속도 면에서 앞섰다. H200과 같은 속도를 낼 때 전력 효율이 최대 1.7배 더 높았다. 특히 눈에 띄는 것은 메모리 사양이다. 두 칩의 메모리 대역폭은 동일하지만, 가용 메모리 용량에서 리벨 100은 144GB를 확보해 엔비디아 H200(141GB)보다 3GB 더 높은 수치를 보였다. 업계에 따르면 엔비디아 H200은 144GB의 용량 중 3GB를 에러 정정 코드(ECC) 등 보조 오버헤드 영역으로 할당한다. 실제 가용 용량은 141GB인 셈이다. 반면 리벨 100은 144GB를 온전히 사용자에게 제공한다. 독자적인 칩렛(Chiplet) 아키텍처가 이를 가능하게 한 것으로 보인다. 리벨 100은 삼성전자 4나노 파운드리 공정으로 양산되며, 차세대 메모리인 HBM3E를 탑재했다. 세계 최초로 UCIe 다이-투-다이(Die-to-Die) 인터페이스를 적용해 4개의 칩렛을 하나의 칩처럼 구동시키는 아키텍처를 구현해 냈다. 이를 통해 설계 전력(TDP)을 최대 600W로 억제, 동일한 성능을 내는 엔비디아 H200(700W) 대비 전력 소모를 약 15% 이상 줄이는 전력 효율을 달성했다. 리벨리온은 이러한 하드웨어 경쟁력을 바탕으로 올해 시장 안착에 속도를 낼 계획이다. 현재 리벨리온은 xAI, 오픈AI 등 글로벌 빅테크 기업들과 협력을 진행하고 있다.

2026.03.30 16:00전화평 기자

SK텔레콤 "Arm AGI CPU 활용 AI 데이터센터 사업 확장"

[샌프란시스코(미국)=권봉석 기자] SK텔레콤이 24일(현지시간) Arm AGI CPU와 리벨리온 AI 가속기를 활용해 AI 데이터센터 인프라 사업을 확장하겠다고 밝혔다. Arm은 이날 오전 미국 캘리포니아 주 샌프란시스코 포트 메이슨에서 진행된 'Arm 에브리웨어' 기조연설에서 에이전틱 AI 추론 처리에 특화된 CPU 완제품 첫 제품인 'AGI CPU'를 공개했다. 정석근 SK텔레콤 최고기술책임자(CTO)는 이날 영상메시지에서 "SK텔레콤은 Arm AGI CPU와 리벨리온 AI 가속기 칩을 포함한 대규모 풀스택 AI 추론 데이터센터 인프라로 사업을 확장할 것"이라고 설명했다. 이어 "자체 개발한 소버린 AI 'A.X' 파운데이션 모델과 추론 최적화 AI 서버를 결합함으로써, 이를 글로벌 시장에 제공하기 위한 준비를 완료함과 동시에 AI 데이터센터(AIDC) 경쟁력을 한층 강화하고 있다"고 덧붙였다. 이날 현장에서 만난 리벨리온 관계자는 "에이전틱 AI는 CPU 효율이 매우 중요하며 NPU 가속기를 단순히 결합하는 것이 아니라 시스템 차원 통합의 필요성이 크다"고 설명했다. 이어 "올 하반기부터 리벨리온 NPU와 Arm AGI CPU를 결합한 솔루션을 바탕으로 SK텔레콤과 벤치마킹을 진행할 예정이며 구체적인 일정은 Arm AGI CPU 기반 서버 공급업체와 논의중"이라고 덧붙였다. 이 관계자는 "에이전틱 AI로 인해 추론 시장 확장이 예상되며 리벨리온은 Arm 글로벌 파트너사로 Arm의 네트워크를 활용해 SK텔레콤을 시작으로 추후 다른 고객사까지 솔루션 보급 확대를 계획중"이라고 밝혔다.

2026.03.25 09:40권봉석 기자

카카오, AI 돛 설립…"5년간 지역 기반 100개 기업 육성"

정신아 카카오그룹 의장은 "지역 AI 인재 및 기업 육성을 위한 추진기구 '카카오 AI 돛'을 설립한다"며 "이를 통해 향후 5년간 500억원 규모의 AI 육성기금을 조성해, 이 기간 지역기반 AI혁신 기업 100개를 육성할 계획"이라고 밝혔다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 23일 KAIST 학술문화관에서 4대 과기원 총장과 정신아 카카오 대표 등이 참여한 가운데 '4대 과학기술원 – 카카오 업무협약'을 체결했다. 이에 앞서 15개 협력 기업과는 지역 AX 협력기업 업무협약식'을 개최했다. 이날 협약에는 LIG넥스원, KAI, 셀트리온, 바이오니아, 리벨리온, 파네시아, KEPCO, 포스코퓨처엠, 세방리튬배터리, HL만도, 에스엘, 엘앤에프, 파트론, HD한국조선해양, 포스코홀딩스 등 분야별 선도기업 15개사 대표가 참석했다. 카카오는 업무협약에서 4대 과기원과 지역 AX 상생 협력을 공동 추진하기로 했다. 지역 AI 인재 및 기업 육성을 위한 추진기구 '카카오 AI 돛'을 설립하고, 향후 5년간 조성될 500억원 규모의 AI 육성기금을 활용해 과기원-카카오 AX 협력 프로그램을 운영, 100개 기업을 육성한다는 청사진을 제시해 관심을 끌었다. 카카오는 인재양성 분야에서 과기원 AI 단과대학과 연계한 문제해결형 AX 프로젝트, 대학원생 펠로우십, 청소년 AI 엔지니어링 교육 등을 추진할 방침이다. 창업 분야에서는 AI 창업 부트캠프, 카카오 AI 인프라-과기원 (예비)창업가 맞춤 지원 등을 추진한다. 산업AX 분야에서는 지역 기업-과기원-카카오 연계 산학협력을 강화하고, 지역 내 재직자 대상 실무 AI 교육을 확대할 계획이다. 배경훈 부총리는 “국가 AI 대전환은 정부의 의지뿐만 아니라, 현장에서 혁신을 일궈내는 기업의 도전정신이 지역 생태계에 깊이 뿌리내릴 때 결실을 맺는다”라며, “이번 업무협약은 국가 전략기술 전 분야에 걸쳐 기업과 과기원의 역량을 하나로 결집하는 계기가 될 것으로 기대되며, 정부 또한 현장의 목소리를 경청하고 AX 혁신을 위한 전폭적인 지원을 아끼지 않겠다”라고 밝혔다. 한편, 이날 배경훈 부총리는 협약식에 앞서 'KAIST AI단과대학 간담회'를 주재했다. 이 자리에서 배 부총리는 KAIST가 이번학기부터 신설, 운영 중인 AI 단과대학 추진현황을 점검하고 향후 지원방안을 논의했다. 협약식 이후에는 지난 2025년 6월 KAIST 연구실 사고로 부상을 입은 오신비 학생 및 가족과 오찬하며 격려했다. 이번 만남은 지난해 8월 병문안, 10월 오찬에 이은 세 번째다.

2026.03.23 13:04박희범 기자

韓 AI 3사 총집결…오케스트로, 공공 AI 인프라 판 키운다

오케스트로가 리벨리온, 업스테이지와 함께 공공 인공지능(AI) 인프라 전략을 제시하며 소버린 AI 기반 공공 시장 공략에 나선다. 데이터 주권과 클라우드 인프라를 결합한 국가 AI 경쟁력 확보를 선도한다는 목표다. 오케스트로는 한국인공지능정부협회와 오는 26일 정부세종컨벤션센터에서 '2026 공공 AI 인프라 혁신 컨퍼런스'를 공동 개최한다고 19일 밝혔다. 이번 행사는 국가대표 AI와 소버린 클라우드 플랫폼을 기반으로 공공 데이터 주권 확보 및 AI 기술 자립 전략을 모색하기 위해 마련됐다. 중앙부처와 지방정부, 주요 공공기관 관계자들이 참석해 공공 AI 인프라 구축을 위한 기술 동향과 도입 사례를 공유할 예정이다. 컨퍼런스에는 오케스트로를 비롯해 AI 반도체 기업 리벨리온, 생성형 AI 기업 업스테이지 등 국내 주요 AI 기업이 참여한다. 각 기업은 소버린 AI, 신경망처리장치(NPU), 거대언어모델(LLM) 등 공공 AI 인프라 구축에 필요한 핵심 기술 전략을 발표한다. 오케스트로는 소버린 AI 클라우드를 중심으로 공공기관 환경에 최적화된 인프라 구축·운영 전략을 제시한다. 공공 AI 서비스 확산을 위한 클라우드 기반 인프라 구조와 운영 방안을 소개할 계획이다. 리벨리온은 NPU 기반 차세대 AI 추론 인프라 전략을 발표하며 대규모 AI 연산 환경에서의 효율성과 확장성을 선보일 예정이다. 업스테이지는 공공 서비스에 즉시 적용 가능한 LLM 활용 사례를 중심으로 AI 도입 방안을 공유한다. 아울러 행사에서는 AI 데이터센터 구축 기술과 클라우드 레질리언스 등 공공 AI 인프라 운영을 위한 다양한 기술 세션이 진행된다. 공공기관이 실제 업무 환경에서 활용할 수 있는 실질적인 기술 적용 방안을 제시하는 데 초점을 맞췄다. 김범재 오케스트로 대표는 "공공 AI 경쟁력은 단순한 AI 모델 도입을 넘어 데이터 주권과 안정적인 인프라가 함께 갖춰질 때 완성된다"며 "이번 컨퍼런스를 통해 소버린 AI 클라우드 전략과 기술 방향을 공유하고 공공기관이 실제 업무 환경에서 활용할 수 있는 안정적인 AI 인프라 구축을 적극 지원해 나가겠다"고 말했다.

2026.03.19 16:22한정호 기자

AI 추론칩 꺼낸 엔비디아...韓 NPU, 위기인가 기회인가

인공지능(AI) 가속기 시장의 절대 강자인 엔비디아(NVIDA)가 연례 개발자 컨퍼런스 행사인 'GTC 2026'에서 추론 전용 가속기 LPU '그록3(Groq 3)'를 전격 공개하며 AI 반도체 시장의 판도 변화를 예고했다. 학습용 칩 시장의 절대 강자가 추론 시장 진입을 본격 선언한 것이다. 이에 그동안 경쟁이 덜한 추론 시장을 공략해온 리벨리온, 퓨리오사AI 등 국내 NPU(신경망처리장치) 기업들은 글로벌 리더와의 정면 승부라는 중대한 분수령을 맞이하게 됐다. 19일 반도체 업계에 따르면 엔비디아의 이번 행보는 국내 AI 반도체 기업들에 도전과 기회가 공존하는 중대한 시험대가 될 전망이다. 엔비디아가 추론 전용 가속기 라인업을 강화한 것은 추론 시장에서 가능성을 봤다는 의미와 함께, 국내 업체들이 공략해온 영역이 잠식될 수 있기 때문이다. 엔비디아의 '추론 칩' 양산 선언… 국내 업계엔 직접적 위협 가장 큰 위기는 시장 리더인 엔비디아가 본격적으로 추론용 칩 시장에 진입했다는 사실 자체다. 그간 국내 NPU 기업들은 엔비디아가 거대 AI 모델의 '학습' 시장에 주력하는 동안, 상대적으로 소홀했던 '추론' 영역을 틈새시장으로 보고 차별화를 꾀해왔으나 이제는 그마저 위협받게 됐다. 특히 엔비디아가 학습용 GPU의 약점으로 지목되던 전력 효율과 지연 시간까지 개선한 추론 전용 칩을 내놓으면서, 국내 업체들이 공들여온 '고효율 추론'이라는 방어벽이 흔들릴 수 있다는 우려가 나온다. 특히 국내 기업들이 공을 들여온 중동 시장의 판도 변화가 우려된다. 지난해 11월 미국 정부가 엔비디아 칩의 중동 수출을 허가하면서 리벨리온과 퓨리오사AI 등 국내 기업들이 선점하려던 신시장에 거대 공룡이 직접 진입하게 됐다. 신동주 모빌린트 대표는 “엔비디아가 추론 쪽에 본격적으로 뛰어들면서 올해부터 데이터센터 시장은 상당한 '레드오션'이 될 것”이라며 “결국 글로벌 빅테크들과 기술 및 영업 모든 면에서 직접 경쟁해야 하는 가혹한 상황”이라고 진단했다. “시장의 실재성 증명했다”... 역발상의 기회 반면 업계 일각에서는 엔비디아의 행보가 오히려 국내 NPU 기업들에 기회가 될 수 있다는 분석도 나온다. 시장 리더가 막대한 자금을 투입해 추론 전용 가속기를 내놓은 것은, 추론 시장의 폭발적인 성장 가능성을 전 세계에 공식적으로 확인해준 신호기 때문이다. AI 반도체 업계 관계자는 “엔비디아가 그록을 3배가 넘는 웃돈을 주고 인수한 것은 그만큼 추론 시장의 기회가 크다는 것을 방증한다”며 “이는 국내 업체들이 오랜 기간 준비해온 독자 아키텍처의 방향성이 틀리지 않았음을 증명하는 지표”라고 평가했다. 그러면서 “그록은 기존에도 경쟁 관계에 있던 반도체 업체인 만큼, 이번 발표가 새로운 위협이라기보다 기존 경쟁 구도의 연장선에 가깝다”고 분석했다. 김종기 세미파이브 전무는 “그간 추론 시장이 올 것이라는 말에 시장은 반신반의해왔으나, 엔비디아조차 트레이닝은 GPU로 하되 추론은 에이직이 필요하다고 선언하며 시장의 실재성이 완전히 입증됐다”며 “이러한 패러다임 전환은 기술력을 갖춘 국내 업체들에게는 오히려 플러스 요인이 될 것”이라고 내다봤다. '테스트베드' 부족이 최대 걸림돌… 포트폴리오 부재 우려 현 상황에서 국내 업계가 직면한 가장 심각한 문제점은 개별 기업의 기술력이 아닌 '테스트베드'의 부재다. 엔비디아의 그록3는 막강한 브랜드 파워와 기존 생태계를 바탕으로 실전 레퍼런스를 빠르게 확보하고 있는 반면, 국내 업체들은 제품을 대규모 환경에서 검증해볼 기회가 극히 제한적이다. 글로벌 대기업들은 특정 칩을 도입할 때 이미 시장에서 검증된 제품을 선호한다. 리스크를 짊어지지 않으려는 것이다. 국내 NPU 기업들이 아무리 뛰어난 효율성을 수치로 제시하더라도, 실제 서비스 환경에서 운영된 데이터가 부족해 글로벌 수주 경쟁에서 신뢰를 얻기 힘든 실정이다. 김 전무는 “국내 업체들도 특색 있는 기술력을 갖추고 있지만, 엔비디아나 그록에 비해 테스트베드가 부족한 것이 현실적인 불리함”이라며 “단순히 정부 권고로 쓰는 단계를 넘어 자발적인 수요가 발생할 수 있도록 검증 인프라를 대폭 확충해야 한다”고 강조했다. 다른 AI 반도체 관계자는 "(엔비디아는) 아마존, 마이크로소프트 등 하이퍼스케일러들에 대한 경험을 갖고 있는 점도 국내 업체들과 격차를 벌린다"며 "국내에서 레퍼런스를 쌓고, 해외에서 판매한다는 국내 AI반도체 업체들의 전략이 시장에서 통하려면 국가 전체가 AI 원팀이 돼야만 할 것"이라고 말했다.

2026.03.19 16:13전화평 기자

국방 AI 경쟁력, 반도체 주권에 달렸다…국산 NPU·생태계 구축 시급

국방 AI 반도체 경쟁력 확보를 위해 소버린 반도체 구축과 공급망 안정화가 핵심 과제로 제시됐다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼은 2026년 3월 18일 서울 강남구 모두의연구소 강남캠퍼스에서 산·학·연·군 관계자들이 참석한 가운데 '제26-3차 국방 인공지능 혁신 네트워크' 포럼을 공동 개최했다. '국방 AI 반도체'를 주제로 열린 이번 세미나에서는 무기체계 고도화와 국방 데이터센터 구축에 필수적인 AI 반도체 기술 동향을 점검하고, 군의 AI 도입 전략과 국내 반도체 생태계 협력 방안이 집중 논의됐다. 발제자로 나선 백준호 퓨리오사AI 대표는 '국방 AI 반도체: 현재와 미래'를 주제로 발표했다. 그는 "국방 AI의 핵심은 무기체계에 들어가는 엣지 디바이스뿐 아니라, 강력한 모델을 학습하고 전체 상황을 통제하는 데이터센터 인프라에 있다"고 강조했다. 이어 "AI 사용 확대로 추론 수요가 학습을 넘어서는 구조로 바뀌고 있다"고 진단했다. 국방 AI 역시 개별 무기체계보다 데이터센터 중심 구조가 중요하며, 이를 위한 인프라 투자가 필수라는 설명이다. 발제 이후에는 심승배 KIDA 책임연구위원의 사회로 패널 토의가 이어졌다. 토론에는 이형진 방위사업청 서기관, 신성규 리벨리온 부사장, 서영우 한화에어로스페이스 전무, 신동주 모빌린트 대표, 이승영 LIG넥스원 CTO, 이진원 하이퍼엑셀 CTO, 김중훈 네이버클라우드 리더가 참여했다. 이형진 방위사업청 서기관은 국방 반도체 정책 추진 상황을 소개하며 "2025년부터 국방 반도체 R&D를 본격 시작했고 전담 조직을 신설해 AI와 반도체를 통합적으로 추진하고 있다"고 밝혔다. 이어 "향후 예산 확대를 통해 AI 반도체 과제를 늘리고 관계 부처 협력을 통해 대형 과제도 추진할 계획"이라며 "수출 통제 환경을 고려하면 자체 반도체 확보는 필수"라고 강조했다. 신성규 리벨리온 부사장은 국방 AI 반도체의 핵심 과제로 공급망과 규제를 지목했다. 그는 "저지연 성능은 기본 전제"라며 "실제 사업에서는 전략물자 규제와 수출 통제 대응이 더 큰 장벽이 될 수 있다"고 말했다. 이어 "국내에서 설계, 제조, 패키징까지 이어지는 반도체 생태계를 구축하는 것이 공급망 관점에서 중요하다"고 밝혔다. 서영우 한화에어로스페이스 전무는 국산화 필요성을 강조했다. 그는 "국방은 국가 생존과 직결된 영역으로 외산 반도체와 AI에 의존하는 것은 리스크"라며 "국산 반도체와 국산 AI 모델을 함께 활용하는 구조가 필요하다"고 말했다. 이어 "민간 기업만으로는 한계가 있는 만큼 정부 차원의 적극적인 투자와 지원이 필요하다"고 덧붙였다. 신동주 모빌린트 대표는 엣지 AI 환경에서의 반도체 중요성을 강조했다. 그는 "드론과 로봇 등 차세대 무기체계에서는 온디바이스 AI 반도체가 핵심 역할을 한다"며 "국내 기술력은 이미 글로벌 수준에 올라와 있다"고 평가했다. 이어 "향후 2~3년이 산업 경쟁력을 좌우할 골든타임으로, 이 기간 내 협력을 통해 실질적인 성과를 만들어야 한다"고 말했다. 이승영 LIG넥스원 CTO는 실무 도입 관점에서의 과제를 짚었다. 그는 "무기체계는 높은 신뢰성과 검증이 요구된다"며 "NPU가 바뀌어도 기존 알고리즘이 동일하게 동작할 수 있는 소프트웨어 표준이 필요하다"고 설명했다. 이어 "시험·검증 인프라와 공통 소프트웨어 스택이 구축돼야 산업 확산이 가능하다"고 강조했다. 이진원 하이퍼엑셀 CTO는 AI 반도체의 방향성을 특화로 제시했다. 그는 "범용 칩보다는 사용 시나리오에 맞춘 특화 반도체가 중요해지고 있다"며 "국방도 요구사항을 명확히 제시하면 최적화된 칩을 빠르게 개발할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "사용자 피드백 기반 생태계가 기술 발전을 가속화할 것"이라고 덧붙였다. 김중훈 네이버클라우드 리더는 실제 서비스 관점에서 접근해야 한다고 강조했다. 그는 "AI 반도체 평가는 결국 사용자 시나리오가 기준"이라며 "지연시간, 처리량, 동시 접속자 수 등 실제 운영 환경을 고려해야 한다"고 설명했다. 이어 "데이터센터와 엣지 사이 중간 영역까지 고려한 아키텍처 설계도 필요하다"고 말했다.

2026.03.18 13:06남혁우 기자

K-엔비디아 육성에 50조 투자...배경훈 "GPU 독점 깬다"

정부가 엔비디아 중심의 글로벌 AI 반도체 독점 구조를 타파하기 위해 향후 5년간 총 50조원 규모의 금융 지원에 나선다. 국내 토종 AI 반도체 5개사를 대상으로 대규모 정책 자금을 투입, '장기 인내 자금'을 통해 글로벌 시장 안착을 전폭 지원한다는 전략이다. 과학기술정보통신부와 금융위원회는 17일 오후 서울 프레스센터에서 '국민성장펀드 K-엔비디아 프로젝트 민관 합동 간담회'를 열고 이 같은 내용의 AI 반도체 산업 도약 지원 방안을 발표했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 이날 인사말에서 “현재 글로벌 AI 시장은 엔비디아의 GPU가 사실상 독점하고 있지만, 고비용과 막대한 전력 소모라는 치명적인 한계에 직면해 있다”고 진단하며, “우리가 가진 저전력·고효율 NPU 기술에 금융권의 전폭적인 지원이 더해진다면 충분히 글로벌 시장의 판도를 바꿀 수 있다”고 강조했다. 이어 “이번 프로젝트는 단순한 자금 공급을 넘어 금융과 산업이 원팀으로 움직이는 메가 프로젝트의 시작”이라며 “국내 AI 반도체 기업들이 엔비디아를 넘어선 'K-엔비디아'로 거듭날 수 있도록 정부가 든든한 버팀목이 되겠다”고 덧붙였다. 국내 NPU 5개사 대표 한자리… 'K-엔비디아' 주역으로 육성 이날 행사에는 국내 AI 반도체 시장을 이끄는 주요 팹리스 기업인 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스, 하이퍼엑셀, 모빌린트 등 5개사 대표 및 관계자들이 참석해 정부의 지원 방안을 경청하고 현장의 애로사항을 전달했다. 정부는 이들 5개사를 필두로 한 국내 팹리스 생태계가 글로벌 수준의 유니콘으로 성장할 수 있도록 맞춤형 금융 솔루션을 제공할 계획이다. 특히 기술 발전 속도가 빠른 AI 산업 특성을 고려해, 단순 대출 위주의 지원에서 벗어나 지분 투자와 정책 펀드를 결합한 다각도 지원책을 마련한다. 올해 10조원 집중 투입… '장기 인내 자금'으로 팹리스 뒷받침 금융위원회는 올 한 해에만 약 10조원 규모를 AI와 반도체 분야에 집중 투자하고, 향후 5년간 총 50조원 규모의 대규모 장기 투자를 추진할 계획이다. 특히 초기 개발 비용이 높고 운영 과정에서 전력 비용 부담이 큰 AI 산업의 특성을 반영해, 기업들이 흑자 전환까지 버틸 수 있는 '장기 인내 자금' 공급에 주력한다. 이억원 금융위원장은 “AI 산업은 반도체부터 서버, 클라우드 구축까지 전 주기에 걸친 대규모 투자가 필수적”이라며 “기술력이 있는 기업이 자금난으로 고사하지 않도록 기업의 성장 단계에 맞는 자금을 맞춤형으로 공급하겠다”고 말했다. AI 3대 강국 도약을 위해서는 1차 메가프로젝트에 포함된 'K-엔비디아 육성', '국가 AI컴퓨팅센터'뿐 아니라 '피지컬 AI 생태계 구축', '공공·산업 AI전환(AX) 가속' 등을 적극 지원하는 한편 후속 메가 프로젝트를 지속적으로 발굴해나가야 한다고도 밝혔다. 박태완 정보통신산업정책관은 "AI 반도체 시장의 패러다임이 범용성에서 효율성으로 옮겨가고 있다"며 "국내 기술 혁신이 성과로 연결되려면 대규모 자본 투입이 필수적이며 이를 위해 국민성장펀드와의 연계를 통한 집중 투자가 뒷받침돼야 한다"고 말했다. 정부는 이날 도출된 제안들을 향후 펀드 운용 계획에 적극 반영하고, 상반기 중 7대 메가 프로젝트에 대한 승인 절차를 마무리할 예정이다.

2026.03.17 16:50전화평 기자

'9년 뚝심' 퓨리오사AI, 양산 칩 내놓고 실증 시험대 올라

글로벌 AI 산업이 인프라 확장에 따라 학습에서 추론영역으로 급격히 이동하면서 전 세계 데이터센터는 전력 수급과 운영 비용이라는 거대한 장벽에 직면해 있다. 현재 데이터센터의 약 80%가 15kW 미만의 저전력 인프라에 묶여 있어, 엔비디아의 고전력 솔루션을 무작정 도입하기 어려운 상황이다. 시장은 단순히 연산 속도가 빠른 칩이 아니라, 기존 설비 내에서 최대의 경제성(ROI)을 뽑아낼 수 있는 실질적인 대안을 요구하고 있다. 2017년 설립된 국내 1세대 NPU(신경망처리장치) 기업 퓨리오사AI는 이 지점을 파고든다. 지난 9년간 축적한 소프트웨어(SW) 풀스택 기술력을 바탕으로, 하드웨어의 물리적 한계를 최적화된 알고리즘으로 극복하는 전략을 취하고 있다. 지난 1월 말 TSMC로부터 2세대 양산형 칩 '레니게이드(RNGD)' 실리콘을 국내 업체 중 가장 먼저 수령하며 실전 등판 준비를 마친 퓨리오사AI는 이제 단순한 기술 검증을 넘어 실제 대규모 양산을 통한 시장 안착이라는 시험대에 올랐다. [강점: Strength] 메타가 주목한 SW 기술력과 '실물 칩' 기반 선제적 라인업 퓨리오사AI의 핵심 경쟁력은 하드웨어 하위 스택을 지원하는 소프트웨어 역량이다. 과거 글로벌 빅테크 메타(Meta)가 퓨리오사AI의 소프트웨어 스택 유효성을 검토해 인수를 타진했을 정도로, 이들의 최적화 기술은 업계 내에서 높은 평가를 받는다. AI 반도체 업계 관계자는 "지난 2024년 핫칩스 당시 메타가 퓨리오사AI의 데모를 본 뒤 인수 제안이 나온 걸로 안다"며 "퓨리오사AI의 소프트웨어 팀은 업계에서도 잘하는 걸로 정평이 나 있다"고 말했다. 특히 최근 배포된 SDK(소프트웨어개발도구)는 추론 효율을 극대화하기 위한 기능적 업데이트에 집중했다. 핵심 기술인 '하이브리드 배칭'은 서로 다른 연산 특성을 가진 복수의 사용자 요청을 통합 처리해 하드웨어 자원의 유휴 시간을 줄인다. 또한 '프리픽스 캐싱' 기능을 통해 LLM 추론 시 첫 토큰 생성 속도를 높이고 전체 처리량을 이전 버전 대비 2배 이상 개선했다. 여기에 국내 경쟁사들보다 앞서 2세대 양산형 실물 칩을 확보했다는 점은 시장 대응력 측면에서 고지를 점하게 했다. 통상 반도체는 설계 완료 후 실제 칩이 나오기까지 수개월의 시간이 소요되는데, 퓨리오사AI는 이미 확보된 실물 실리콘을 바탕으로 즉각적인 성능 검증과 고객사 PoC(개념검증)에 돌입했다. 이는 단순히 설계도 상의 수치를 제시하는 수준을 넘어, 고객사가 자신의 데이터센터 환경에 칩을 직접 꽂아보고 실시간 성능을 확인할 수 있음을 의미한다. 이러한 선점 효과를 활용해 제품군을 세분화하는 전략에도 속도를 내고 있다. 연산 성능 중심의 '레니게이드 맥스', 메모리 대역폭을 확장한 '플러스', HBM(고대역폭 메모리) 대신 GDDR을 탑재해 60W급 초저전력을 구현한 '레니게이드 S'까지 라인업을 구성했다. 가장 먼저 칩을 수령한 만큼 시장의 피드백을 빠르게 반영해 제품을 최적화할 수 있으며, 고객사의 인프라 제약 조건에 맞춰 즉각적인 커스텀 솔루션을 제공할 수 있다는 점은 글로벌 시장 안착을 위한 강력한 무기가 될 전망이다. [약점: Weakness] 지난해 매출 약 70억원…"자본 전쟁 속 체력 검증대" 퓨리오사AI가 직면한 가장 냉혹한 현실은 화려한 기술적 지표와 대비되는 재무적 성적표다. 업계에 따르면 퓨리오사AI의 지난해 매출은 약 70억원 안팎으로 추산된다. 이는 경쟁사인 리벨리온이 같은 기간 달성한 약 350억원 매출의 5분의 1 수준이다. 9년이라는 최장 업력을 보유했음에도 불구하고, 매출 규모 면에서는 후발 주자에게 선두 자리를 내어준 모양새다. 이러한 실적 열세의 근본 원인으로는 1세대 칩인 'VNPU'의 시장 안착 부진이 꼽힌다. 전 세대 제품이 실제 서비스 현장에서 충분한 상용화 레퍼런스를 구축하지 못하면서, 기업의 현금 창출 능력이 제한됨은 물론 차세대 칩인 레니게이드에 대한 시장의 신뢰도에도 심리적 부담을 안기고 있다. 1세대의 판매고가 2세대의 양산 자금으로 이어지는 선순환 구조를 만들지 못했다는 점은 뼈아픈 대목이다. 특히 현재 글로벌 AI 반도체 시장이 단순한 '기술력 대결'을 넘어 막대한 물량을 쏟아붓는 '자본 전쟁'으로 치닫고 있다는 점은 퓨리오사AI에 더 큰 위협이다. 독자적인 스타트업 형태를 유지하고 있는 퓨리오사AI로서는 카드당 천만원 수준의 고가 칩을 수만 개 단위로 양산하기 위한 자금 동원력이 사업 스피드를 결정짓는 절대적인 변수가 될 수 밖에 없다. 결국 전 세대 칩의 낮은 판매량이 남긴 재무적 공백을 2세대 양산 과정에서 얼마나 빠르게 메우느냐가 향후 생존을 결정지을 핵심 과제가 될 전망이다. [기회: Opportunity] '대통령이 먼저 찾은 기업'…9년 업력의 국가적 대표성 퓨리오사AI는 국내 최장수 NPU 기업으로서 대한민국 AI 반도체의 상징적 존재다. 실제로 이재명 대통령은 대선 후보 시절, AI 반도체 산업 강조를 위한 첫 현장 행보로 퓨리오사AI를 방문했다. 이러한 정책적 상징성은 현 정부의 강력한 지지와 정책 자금 투입으로 이어지는 기회 요인이 되고 있다. 오랜 업력은 투자 시장에서도 신뢰의 근거가 되고 있다. 퓨리오사AI는 2017년 설립 이후 9년간 꾸준한 연구개발과 성과를 통해 독보적인 위치를 점해왔다. 이는 신생 업체가 단기간에 따라잡기 힘든 무기다. 특히 퓨리오사AI는 네이버 D2SF, DSC인베스트먼트, 산업은행 등 유수의 투자사들로부터 대규모 자금을 수혈받으며 성장의 발판을 마련했다. 최근 시장에서 평가받는 기업 가치(밸류)는 약 3조원 수준에 달한다. 퓨리오사AI는 이를 발판으로 상반기 내 최대 5억 달러(약 7천500억원)의 대규모 펀딩을 마무리할 계획이다. 이러한 투자 시장의 뜨거운 러브콜은 양산 단계에 진입한 퓨리오사AI의 기술적 가치를 글로벌 시장이 높게 평가하고 있다는 방증이다. 퓨리오사AI 관계자는 "양산 개시 이후 국내외 기관들의 투자 관심이 매우 뜨겁다"며 "현재 추진 중인 펀딩을 통해 확보한 자금을 바탕으로 글로벌 경쟁력을 갖춘 양산 체계를 더욱 공고히 할 것"이라고 전했다. [위협: Threat] 생산 거점 이원화 논란과 실제 수요처 확보의 불확실성 비즈니스 관점에서의 위협은 실질적인 수주 성과에 대한 시장의 의구심이다. 정부의 정책적 자금을 지원받으며 성장했음에도 양산 파운드리를 해외(TSMC)로 결정한 것은 기술적 선택과는 별개로 국내 산업 생태계 기여도 측면에서 아쉬움 섞인 시선을 받고 있다. 특히 업계에서는 실제 주문량과 양산 규모 사이의 괴리에 주목하고 있다. 디자인하우스 관계자는 "TSMC 쪽에 대량의 구매주문(PO)을 넣을 것이라는 이야기가 들리지만, 현재 확보된 고객사인 LG 물량만으로는 그 규모가 매칭되지 않는다"고 지적했다. 이어 "지난해 매출이 50억~70억원 남짓했던 회사가 갑자기 1천억원을 얘기하는 상황인데, 명확한 고객이 보이지 않는 상태에서 공격적인 양산은 자칫 큰 리스크가 될 수 있다"며 "투자를 받기 위한 제스처로 보일 수 있다"고 우려를 표했다.

2026.03.16 17:18전화평 기자

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